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Ling 3.1 Flash vs GPT-6 Luna

平均スコアは 5.5 vs 5.5 でほぼ同等です。 Ling 3.1 Flash の benchmark コストが低く、$0.000 vs $0.026 です。 Ling 3.1 Flash の方が高速で、15.75s vs 20.48s です、成功率は 33.3% vs 40.6% です。

ベンチマークは AI BENCHY テストスイートから次の日時に生成: 2026-10-03

比較対象モデル

順位
#272
合計出力トークン
85,777
応答時間(平均)
15.75s
合計コスト
$0.000
順位
#274
合計出力トークン
6,855
応答時間(平均)
20.48s
合計コスト
$0.026
おすすめモデル Ling 3.1 Flash

この比較で最も高いスコア(5.5)を出し、全 2 モデルの中でコストと応答時間のバランスも最良です。

詳細比較

指標 Ling 3.1 Flash Ling 3.1 Flash none リリース: 2026-10-03 GPT-6 Luna GPT-6 Luna none リリース: 2026-09-23
スコア 5.5 5.5
順位 #272 #274
信頼性 9.8 9.9
一貫性 8.4 8.2
試行回数 69/69 69/69
正解テスト
試行ごとの合格率 33.3% 40.6%
不安定なテスト 5 5
総実行回数 69 69
結果あたりのコスト 0.000 0.367
合計コスト $0.000 $0.026
入力価格 $0.000 / 1M $0.100 / 1M
出力価格 $0.000 / 1M $0.500 / 1M
キャッシュ読み取り料金 該当なし $0.010 / 1M
キャッシュ書き込み料金 該当なし $0.125 / 1M
合計入力トークン 286,758 222,357
出力トークン 85,777 6,855
推論トークン 0 0
応答時間(平均) 15.75s 20.48s
応答時間(最大) 90.95s 98.62s
応答時間(合計) 362.23s 470.96s
パラメータ 560B 総数 (25B アクティブ) ~400B 総数 (~17B アクティブ)
公開状況 クローズド クローズド

キャッシュ料金は入力トークンに適用されます。読み取りは保存済みのプロンプトを再利用し、書き込みは保存するため追加料金がかかる場合があります。出力トークンには出力料金が適用されます。

モデル生成ショーケース

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#272 Ling 3.1 Flash

none
コスト
$0.000
時間
171.4s
トークン
20,178 tok

#274 GPT-6 Luna

none
コスト
$0.002
時間
26.0s
トークン
3,235 tok

スコア上位モデル

スコア vs 総コスト

応答時間(平均)

スコア vs 応答時間(平均)

合計出力トークン

スコア vs 合計出力トークン

カテゴリ内訳

コーディング スコア 一貫性 試行ごとの合格率 不安定なテスト 正解テスト 応答時間(平均) 入力トークン 出力トークン 推論トークン
Ling 3.1 Flash 4.5 7.5 22.2% 1 31.85s 8,307 27,810 0
GPT-6 Luna 5.5 10.0 33.3% 0 8.04s 7,302 376 0

クイック比較

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